基于网格技术虚拟物流资源挖掘模型探究

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1、基于网格技术虚拟物流资源挖掘模型探究　　摘要：网格技术可以解决异构系统间访问问题，实现跨平台的信息共享。本文将网格技术运用于虚拟物流资源动态分析中，构建了一个基于网格技术的虚拟物流资源数据挖掘过程模型，并且对模型的实现技术进行了阐述。关键词：网格技术；物流资源；数据挖掘；过程模型电子商务作为一种新兴的商务模式已经对传统模式造成了巨大影响，物流行业从传统的简单运输、仓储逐渐发展为现代物流，这其中也或多或少受到电子商务模式的影响。现代物流是运用高新技术使物流作业可控、智能化，要达到这个目的不乏采集大量的数据供分析。大量物流数据的获取可以通过两种途径，企业信息系统及

2、运营的网站，总体来讲这是一种虚拟的分布式的资源。对于数据分析，数据挖掘技术是一个很好的技术手段，通过数据挖掘模型的构建与运用可以发现物流数据规律，指导企业制度、政策的制定。那么这些分布在各个地域、各个物流企业的资源该如何收集，企业间、地域间的系统平台差异、数据异构都阻碍着数据集成的进行，本文将通过网格技术来对此问题进行分析，构建模型，制定解决方案。一、虚拟物流数据源的确定7要做数据分析必须要有大数据源，本文的物流数据从各地域物流企业获取，但是企业内网、信息系统的数据是对外保密的，信息共享只有在合作伙伴之间，或者需要支付费用，因此，对于开源的数据只有从物流企业运

3、营的门户网站、物流行业、贸易平台中的获取。物流企业的业务操作会形成业务数据，如果后台的这些增删查改连通互联网，形成日志、或者数据体现在页面文件中，我们可以获取这些日志，或者用一些网络抓取软件对这些数据源进行处理与分析，获得物流数据，并可以对数据进行挖掘，得到物流运作规律。运用网络挖掘方法对物流业务的分析取决于物流行业对网站的利用率，各物流企业门户网站的构建率，网上业务的开办情况，在企业大量使用线上交易，并且开发电子商务新模式，线下大数据入网，为数据分析与挖掘提供了基础数据，我们就有构建挖掘模型的必要了。目前国内大小物流企业都有了自己的门户网站，并且支持网上业务

4、，同时，如阿里巴巴物流、中国物流与采购网、物流中国等第三方物流平台网也取得了较大的发展。对于大型物流平台运营方、大型物流企业，均具备足够的数据源对物流数据集进行分析挖掘。二、基于网格技术的物流网格分析1.虚拟物流网格7网格技术可以解决系统信息孤岛问题，是实现信息共享的一种手段。网格技术物理实现还是互联网以及企业内联网，通过虚拟资源网格及相应的运行管理系统，以资源库为数据源，实现网格运行。散布在网格中各个区域的各种物流企业基础设施、业务流信息、客户信息、订单等信息构成了一个整体，网格中各种资源作为元素，元素间的交流形成了网格互动，在互动过程中，各资源存在不同的系

5、统平台、软硬件体系与不同计算机语言问题，统筹各空闲资源及跨平台共享这些资源即网格技术的作用，运用网格技术将分布在不同区域的计算机资源整合使用，解决大型问题就是网格计算。2.物流网格体系结构将网格视为一种网络体系，可以将其体系结构划分为类似TCP/IP形式的多层次架构，具体可以划分为顶层企业应用层、网格核心层、封装层、底层基础资源层。企业应用层：企业应用层即支持企业用户的应用程序，以及支持该些应用直接数据传输的通信协议的集合。在TCP/IP应用层中有多种协议如HTTP/FTP/SMTP等多种应用层协议，这些协议直接给客户应用程序提供服务。在这个层次是使用网格的多

6、个企业用户，以及企业信息系统所构成的资源共享应用层。呈现给企业的是一个集成化多功能终端，不用考虑数据的来源及格式，可以访问大量物流信息，使用开放的物流资源。7网格核心层：核心层由大量网格基础协议、技术规范及资源调度系统等构成，是物流虚拟化资源动态调度的核心。为应用层提供了统一的语言及编程接口，并且为企业应用提供一些系统、服务开发工具、集成平台、可视化的支持工具以及一些优化指导插件等，使用这些工具有利于企业做进一步开发、改造原有系统，以更好地使用和支持网格服务。资源封装层：封装就是把多个零件进行组合，成为一个整体与外界其他部件进行连接的独立体，也可以对多个独立体

7、进行封装组成一个更大的个体。资源封装层通过网格技术可以屏蔽数据的异质属性，将不同数据封装成为可以共享的数据类型。这样便于资源管理与监控，促进分布式资源的调度与优化。底层资源层：资源层就是存储企业各类业务数据、设备、人员、产品等的基础数据库，是支持网格技术实现最基本的数据集合。三、挖掘模型的构建物流活动频繁项集与整合项集由步骤一整理获得之后进而进入步骤二进行数据挖掘中的关联规则分析，通过两阶段求解，先获得集合中高频项目组，即两个项资源同时出现的频率相较其他资源更高；第二步进行关联规则产生，先计算最小信赖度，如果说某一组规则能够满足最小信赖度的门槛，则该条规则符合

8、关联规则要求。经过步骤二操作我们可以获